TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 5 слични објави

Пребарај: #haskell

当前筛选 #haskell清除筛选
宇宙航海誌

@uchuukoukaishi · Post #368 · 31.07.2023 г., 13:36

今天下午碰到一个并发问题,之前写的 Haskell 并发代码有考虑不周的地方,在特定情况下会死锁,简化一下是这样的: replicateM_ n_workers . forkIO $ do { -- Worker 线程 doSomethingThatMayFail; signalTSem semaphore; } -- 主线程 waitTSem semaphore 如果 doSomethingThatMayFail 抛异常导致线程挂了,那么 signal 就 unreachable,于是主线程会卡住。而 GHC 直接检测到了这个问题并在主线程(比较及时地)抛出了 BlockedIndefinitelyOnSTM 异常。 有点好奇是怎么实现的,于是读了一下 GHC,目前初步的理解是:Haskell 中的线程本身是一个会被 GC 的堆分配对象,当前线程 block 时这个线程会被放到 TVar 的 wait queue 里。如果 TVar 被 GC 了,那么这个线程本身也就 unreachable 了(线程本身并不是 GC root),会被 mark 掉。GC 过程中,如果发现某个 thread 是 unreachable 的,那么在最后关头会调用一个叫 resurrectThreads 的函数(Schedule.c),这个函数会检查线程状态对象的 "why_blocked" 字段,如果是 BlockedOnSTM(在 park 的时候设置的),那么就会在这个线程里抛出一个 BlockedIndefinitelyOnSTM 异常(相应地,其他 block 理由也会有其他种类的异常抛出)。 这个机制不使用任何 timer,并且一旦抛出异常就是真的发生 deadlock 了。缺点大概是不 complete ,比如用一个 StablePtr 维持住线程对象的命,就可以 hang forever 了。 #haskell

Hashtags

每日 AWESOME 观察

@awesomeopensource · Post #88 · 29.03.2018 г., 05:42

​​xmonad xmonad 是一种窗口管理器(window manager),用来管理软件窗口的位置和大小,会自动在桌面上平铺(tiling)窗口。xmonad 的所有操作都通过键盘,只适合命令行的重度用户。 语言:#Haskell 分类:#窗口管理器